103年11月21日103學年度第2次課程委員會議通過
104年9月3日104學年度第1次課程委員會議通過
109年3月8日108學年度第3次課程委員會通過 檔案下載
研究領域 研究方向 |
共同領域 |
機率與統計 領域 |
組合數學領域 |
科學計算領域 |
數據科學領域 |
研究型 |
微積分(一)(二) 線性代數(一)(二) 基礎數學(一)(二) 高等微積分(一)(二) 微分方程(一)(二) 機率與統計(一)(二) 代數學(一)(二) 組合數學(一) 數學實習(三)(四) 複變函數論(一)(二) 矩陣理論(一)(二) 向量微積分 拓撲學 傅氏分析導論 基礎數論 幾何學導論 |
微積分(一)(二) 線性代數(一)(二) 基礎數學(一)(二) 高等微積分(一)(二) 微分方程(一)(二) 機率與統計(一)(二) 代數學(一) 組合數學(一)(二) 矩陣理論(一) 機率論(一)(二) |
微積分(一)(二) 線性代數(一)(二) 基礎數學(一)(二) 高等微積分(一)(二) 微分方程(一) 機率與統計(一)(二) 代數學(一)(二) 組合數學(一)(二) 複變函數論(一)(二) 基礎數論 |
微積分(一)(二) 線性代數(一)(二) 基礎數學(一)(二) 高等微積分(一)(二) 微分方程(一)(二) 機率與統計(一)(二) 代數學(一) 組合數學(一) 矩陣理論(一)(二) 複變函數論(一)(二) |
最佳化理論與方法(一)(二) 線性規劃 統計學習 非線性優化 小波分析 傅立葉分析 |
實務型 |
計算機概論 程式設計 資料結構 演算法 財務數學導論(一)(二) |
計算機概論 程式設計 財務數學 投資學 財務管理 可靠度理論 實驗設計 迴歸分析 風險管理 複利數學 資料結構 演算法 財務數學導論(一)(二) |
計算機概論 程式設計 資料結構 演算法 |
計算機概論 程式設計 數值計算 物件導向程式設計 科學計算導論 數值微分方程 生物數學 資料結構 演算法 |
數據科學實務 訊號處理 迴歸分析 Python程式語言與應用 高等資料庫管理 物聯網 分散式系統 雲端運算 |
雙軌型 |
數學實習(一)(二) 數值方法 進階數學實習(一)(二) 應用數學通論(一)(二) 普通物理學(一)(二) |
數學實習(一)(二) 數值方法 數理統計(一)(二) 基礎個體經濟學 基礎總體經濟學 統計計算導論 財務工程 風險理論 應用數學通論(一)(二) |
數學實習(一)(二) 數值方法 編碼理論(一)(二) 圖論(一)(二) 群試設計 演算法分析 應用數學通論(一)(二) |
數學實習(一)(二) 數值方法 工程力學 理論力學 漸進理論與擾動方法 數理神經科學導論 流體力學 量子力學 應用數學通論(一)(二) 普通物理學(一)(二) |
巨量資料技術與分析應用 類神經網絡 數學建模 高維度資料分析 統計建模與模擬 多變量分析 網絡分析 巨量與開放資料應用開發 大數據探勘 大型矩陣計算(一)(二) 應用機率模型 |
備 註:(研究型)表示以升學為導向之研究型課程。
(實務型)表示以就業為導向之實務型課程。
(雙軌型)表示以研究與實務為導向之雙軌學習型課程。